一、数据治理是促进工业大数据发展的基础保障

      （一）数据是促进制造业数字化转型的核心驱动力

       当前，全球制造业正在进行全方位、多层次的数字化转型，特别是工业互联网、工业大数据、人工智能等新一代信息网络技术的全方位渗透，正深刻地改变着制造业原有的生产方式、组织方式、商业模式、价值链分布和竞争格局。随着服务型制造、共享制造等新业态新模式的涌现，网络化协同制造、个性化定制服务等场景将积累更加丰富的工业数据资源。工业数据作为新的生产要素资源，支撑供给侧结构性改革、驱动制造业转型升级的作用日益显现，。数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，提升资源优化配置能力，促进全要素生产率提升，正成为推动质量变革、效率变革、动力变革的新引擎。数据管理是企业管好和用好自身数据、充分发挥数据价值的前提，是制造业数字化转型深入发展的基础。实现数据自由流通、自动化流转、有效管理和充分应用，可以有效推动制造业生产经营活动价值的提升。未来，建立和持续提升制造业数据管理能力，将成为提升制造业数字化、网络化、智能化发展水平的关键因素和核心驱动力。

       （二）数据分级分类是工业数据管理的基本要求

       工业数据覆盖了研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等多个环节，涵盖流程长、种类多、范围广，相比传统的数据来说，数据量更大，数据关系更复杂，体现的价值更高。从数据形态看，复杂多样的业务场景导致工业数据存在时序、非时序、结构化、非结构化等多种形式，承载信息、应用领域、重要程度等各不相同，实时性、连续性、稳定性需求差异较大。从数据流向看，工业数据在企业内部研发、生产、运维、管理等环节之间互通，在上下游企业间、平台间流转，涉及设备厂商、工业企业、平台企业、服务商等相关方，加大了流向跟踪、风险定位、责任追溯等数据管理难度。区分工业数据的类型和重要级别是部署细粒度、层次化数据管理措施，促进数据充分利用、有序流动和安全共享的基本要求。一方面，有利于明确差异化数据管理要求，引导企业建立工业数据管理机制，按类逐级排查管理风险、统筹部署防护策略、合理分配资源，切实提升数据管理水平。另一方面，有利于确定不同数据的共享范围，在遵循“最小知情原则”的前提下打破信息孤岛，促进跨企业、跨行业、跨区域的工业数据关联分析与深度挖掘，加快工业生产智能转型步伐。

      （三）数据治理是构建完善的数据要素市场的前提

       《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出“加快培育数据要素市场”，标志着我国生产要素市场化改革进入新阶段，体现了数字经济时代的新特点。当下，数据要素市场的发展仍存在较大局限，存在数据流通机制不健全、数据确权法律缺失、数据安全管理体系不完善等问题。开展数据分类分级管理，建立数据台账，摸清数据底数，是数据资产化的前提，更是数据要素市场发展的第一要务。促进数据要素市场化发展，要统筹做好数据应用与数据安全管理的关系。要素市场发展需要海量数据的汇聚、流通和使用，数据安全防护是基本前提，只有安全的数据汇聚、流通和使用才是正确发挥数据价值的根本途径。开展数据安全治理，平衡数据流通使用与个人信息保护及数据安全之间的关系，加大数据安全保护力度，是确保数据要素市场得以有效运行的基本要求。

二、充分认识数据管理能力评估贯标的重要意义

      （一）企业层面，有利于帮助企业提升数据管理能力

       一是有利于强化企业的数据管理意识。企业承担着工业数据管理的主体责任，是数据作为生产要素发挥价值的关键所在。通过开展DCMM评估贯标，引导企业全面梳理自身的数据管理现状，特别是数据管理系统性缺陷和风险，提升企业对数据管理重要性的认识。二是有利于提升企业的数据管理能力。引导企业按照DCMM标准能力等级要求，开展数据管理能力建设，便于发现数据管理存在的问题以及明确数据管理能力提升方向，按等级、有侧重地提高自身数据管理能力，进而促进数据资源的整合、流通、共享和利用，确保数据价值得到充分，提高数据驱动发展能力。

      （二）行业层面，有利于更好履行数据行业管理职能

      一是有利于发挥行业标杆引领示范作用。通过开展DCMM评估贯标，衡量企业在行业内数据管理能力成熟度等级，对标行业先进水平，促进行业内数据充分使用、全局流动和有序共享，最大限度释放数据潜在价值，助力数字经济高质量发展。二是有利于提高行业监督管理职能的履行成效。借鉴两化融合贯标推动行业管理的成功经验，以标准为指引，向行业宣传推广国家大数据发展的战略部署、先进理念和典型经验，是数据主管部门履行行业管理职能的重要抓手，有利于深入了解行业发展需求，培育经济发展新动能。

      （三）国家层面，有利于维护国家数据主权和网络安全

       一是有助于维护国家数据主权。DCMM标准作为我国自主研制的完全可控的数据管理能力成熟度评估标准，有利于国家对数据资源进行主权管理，增强我国在国际数据管理领域的话语权。二是有助于维护国家网络安全。数据安全是国家安全的重要组成部分，是网络安全保护的重要对象。通过DCMM评估贯标，加强企业对于自身数据的保护，规范数据安全管理机制，对防范与应对国家网络安全风险十分重要。

三、全方面多角度推动贯标工作走实做深

      （一）建体系，构建更加完善的工作机制

       一是充分发挥中国电子信息行业联合会的桥梁纽带作用，协调各级政府和部门采取积极措施，形成合力，全面推进评估贯标工作的有序开展。二是构建协同高效的管理体系，完善贯标工作机制，健全DCMM评估工作管理制度和规范，进一步增强评估贯标工作的整体性、系统性。三是发挥数据管理能力成熟度评估指导委员会的监督指导作用，统筹推进DCMM评估贯标工作，全力推动数据管理的科学性、规范性、安全性及可行性。

      （二）重质量，严控评估机构的评估质量

       一是加强对评估机构的规范管理。完善评估机构的准入和退出制度，保证服务质量。建立信息化评估工作平台，实现评估过程全流程监控，确保评估资料的可追溯性，提高评估结论的可信度。二是高标准开展评估工作。引导评估机构加强交流学习，统一评估标准。建立面向企业全面数据管理的评估贯标全流程服务能力。三是加强评估人员的能力培训。研究先进的评估理论、技术和方法，多层面开展评估人员专门培训，持续提升评估人员标准执行、调研分析、征询建言等实际工作能力和业务素质。

      （三）建生态，提高服务供给的保障能力

       一是完善数据管理相关标准体系建设。加强数据安全、数据质量等重点领域标准研制，强化标准制定全生命周期的过程管理，确保实施质量和效益，做好国家标准与国际标准的衔接配套。二是培育各类咨询服务队伍。围绕贯标工作，推动咨询服务机构与制造企业、互联网企业、金融机构等加强跨界合作，提升服务队伍的综合服务能力。三是开展解决方案的研制，面向不同行业、不同规模企业的特定需求，研制数据管理能力提升解决方案。征集编制数据管理典型案例，提升产业和企业对数据管理的认知。

 

       中翰软件：专注数据治理15年（http://www.jobhand.cn）